package com.dylan.历史.算法.排序;

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

/**
 * @Auther: ankang
 * @Date: 2019/1/4 18:28
 * @Description: 堆排
 */
public class 基础_排序_堆排序 {

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new Random().ints(10, 99).limit(20).toArray();
        System.out.println("排序前："+Arrays.toString(arr));
        heapSort(arr);
        System.out.println("排序后："+Arrays.toString(arr));
    }

    /**
     * 堆是一个完全二叉树，并且使用数组进行存储
     * 堆排序过程
     * 1. 构建一个大顶堆
     *    从后往前迭代每一个父节点，让父节点与子节点进行比较，调整位置
     * 2. 输出堆顶元素，使剩余n-1个元素又调整成一个大顶堆，则又可得到n-1个元素中的最大值
     *    ① 将根节点与最后一个节点进行交换，使最大值排到最后
     *    ② 调整剩余n-1个节点，使其成为大顶堆。因为其它父节点已经调整好，这里只需调整根节点
     * 3. 重复执行，得到有序序列
     */
    public static void heapSort(int[] arr) {
        // 构建大顶堆，遍历每个非叶子节点
        // arr.length / 2 - 1 为最后一个有子节点的节点
        for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            adjustHeap(arr, i, arr.length);
        }

        // 进行n-1次循环，完成排序
        for (int j = arr.length - 1; j > 0; j--) {
            // 最后一个元素和第一个元素进行交换
            int temp = arr[0];
            arr[0] = arr[j];
            arr[j] = temp;

            // 对根节点进行调整，使其成为大顶堆
            adjustHeap(arr, 0, j);
        }
    }


    /**
     * 调整堆，将节点i调整到恰当的位置，使其成为大顶堆。
     * @param arr 堆
     * @param i 待调整的节点
     * @param length 堆的长度
     */
    public static void adjustHeap(int[] arr, int i, int length) {
        // 暂存待调整节点
        int temp = arr[i];

        // 迭代其子节点及子子节点，使较大节点作为父节点
        for (int k = i * 2 + 1; k < length; k = k * 2 + 1) {
            // 判断是否包含右子节点，并且右子节点比左子节点大
            if (k + 1 < length && arr[k] < arr[k + 1]) {
                k = k + 1;
            }
            // 判断该节点是否比子节点小
            if (temp < arr[k]) {
                arr[i] = arr[k];
                i = k;
            } else {
                break;
            }
        }

        // 将暂存的节点保存
        arr[i] = temp;
    }

}
